江苏大学学报(自然科学版)

作者：潘斌杰1，朱剑锋1,2，徐日庆3,4

单位：1. 宁波大学 土木与环境工程学院，  浙江 宁波 315211; 2. 浙江科技学院 土木与建筑工程学院，  浙江 杭州 310023; 3. 浙江大学 滨海和城市岩土工程研究中心， 浙江 杭州310058; 4. 浙江加州国际纳米技术研究院 台州分院，  浙江 台州 318000

关键词：复合固化剂, 支持向量机, 粒子群, 软土, 最优配比

基金：国家自然科学基金资助项目(51879133， 51409142， 41672264)； 浙江省自然科学基金资助项目(LY17E080006)

为实现软土复合固化剂最优配比的准确预测，首先根据固化土无侧限抗压强度(qu)的试验结果，建立了基于支持向量机的固化土qu预测模型，然后以固化土最大无侧限抗压强度为目标函数，结合粒子群优化算法（PSO），提出了软土复合固化剂最优配比的PSO-SVM耦合算法，最后讨论了最大迭代次数（Nmax）和粒子数（Np）对PSO-SVM算法预测结果的影响.算例分析表明：PSO-SVM算法预测精度优于响应面法，可适用于某一龄期下任意软土复合固化剂最优配比的确定，在采用PSO-SVM算法预测时，建议参数设定为Nmax≥60 次，Np≥40 个.

来源：2021年第3期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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